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Enregistrement W4385652096 · doi:10.1159/000533357

The External Validation of the Nursing Homes Short Depression Inventory in Older Adults with Major Neurocognitive Disorders in Long-Term Care Centers

2023· article· en· W4385652096 sur OpenAlexafffund
Élodie Toulouse, Daphnée Carrier, Maire-Pier Villemure, Jessika Roy Desruisseaux, Christian M. Rochefort

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDepression (economics)DementiaNeurocognitiveReceiver operating characteristicConfidence intervalLong-term careMedicineContent validityPsychiatryPsychologyPsychometricsInternal medicineClinical psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Depression is often difficult to detect in long-term care (LTC) patients with major neurocognitive disorders (MNCD), and an observer-rated screening scale could facilitate assessments. This study aimed to establish the external validity and reliability of the Nursing Homes Short Depression Inventory (NH-SDI) in LTC patients with MNCD and to compare its estimates to the Cornell Scale for Depression in Dementia (CSDD), the most used scale for depression in MNCD. METHODS: A focus discussion group of experts assessed the content validity of the NH-SDI. Then, a convenience sample of 93 LTC patients with MNCD was observer-rated by trained nurses with the NH-SDI and CSDD. For 57 patients, a medical assessment of depression was obtained, and screening accuracy estimates were generated. RESULTS: The prevalence of depression was 8.8% as per reference standard. NH-SDI's content validity was judged acceptable with minor item wording modifications and specifications. The NH-SDI (cut-off ≥3) achieved 100% (95% confidence interval [CI]: 46-100%) sensitivity, 83% (95% CI: 69-91%) specificity, and 36% (95% CI: 14-64%) positive predictive value (PPV). The CSDD (cut-off ≥3) achieved 100% (95% CI: 46-100%) sensitivity, 75% (95% CI: 61-86%) specificity, and 28% (95% CI: 11-54%) PPV. No significant differences in areas under the receiver operating characteristic curve were found between scales. The NH-SDI and CSDD were highly correlated (rs = 0.913; p < 0.001) and reliable (ICC = 0.77; p < 0.001). CONCLUSION: The NH-SDI appears valid and reliable in LTC patients with MNCD and quicker than the CSDD to rule out depression in a busy or short-staffed setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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